Electroconductive Biohybrid Collagen/Pristine Graphene Composite Biomaterials with Enhanced Biological Activity
Notice bibliographique
Résumé
Electroconductive substrates are emerging as promising functional materials for biomedical applications. Here, the development of biohybrids of collagen and pristine graphene that effectively harness both the biofunctionality of the protein component and the increased stiffness and enhanced electrical conductivity (matching native cardiac tissue) obtainable with pristine graphene is reported. As well as improving substrate physical properties, the addition of pristine graphene also enhances human cardiac fibroblast growth while simultaneously inhibiting bacterial attachment (Staphylococcus aureus). When embryonic-stem-cell-derived cardiomyocytes (ESC-CMs) are cultured on the substrates, biohybrids containing 32 wt% graphene significantly increase metabolic activity and cross-striated sarcomeric structures, indicative of the improved substrate suitability. By then applying electrical stimulation to these conductive biohybrid substrates, an enhancement of the alignment and maturation of the ESC-CMs is achieved. While this in vitro work has clearly shown the potential of these materials to be translated for cardiac applications, it is proposed that these graphene-based biohybrid platforms have potential for a myriad of other applications-particularly in electrically sensitive tissues, such as neural and neural and musculoskeletal tissues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».